手把手写深度学习(0)：专栏文章导航

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2、手把手写深度学习(2)：用Generative score-based models生成手写数字

作为和DDPM同宗同源的score-based models，虽然没能做到如此火爆，但是其中很多思想都被后来的研究者们借鉴，这篇博客就详细讲解score-based models代码，手把手带读者生成自己的MNIST。

3、手把手写深度学习(3)——用RNN循环神经网络自动生成歌词之理论篇

RNN的出现，解决了CNN在处理时空序列上的糟糕表现。所谓时空序列可以简单理解上前后的输入是有联系的，比如自然语言处理，我们说的前一句话和后一句话之间是有联系的；智能视频处理，每一帧的前后是有联系的；雷达信号，每个信号之间是有联系的……传统的图像处理，图像中的每个像素点，这些像素值之间是没有联系的。我们利用RNN做一个自动歌词生成器，本文先介绍一下RNN的理论基础。

4、手把手写深度学习(4)——用RNN循环神经网络自动生成张靓颖歌词

有了上一篇的理论基础，我们正式开始动手实践。作为张靓颖的六十年铁杆歌迷，我们这次就拿“小海豚”做实验，看看能不能用RNN写出来自己的靓式情歌。

5、手把手写深度学习(5)——Pytorch+RNN自动生成邓紫棋风格歌词

前面两篇文章讲了RNN的基础理论和用mxnet搭建一个RNN网络，自动生成歌词。本文是时候亮出我三十年邓紫棋歌迷的身份，用使用更广泛的Pytorch框架，搭建一个RNN模型，用来自动生成邓紫棋风格的歌词生成器。

6、手把手写深度学习(6)：用最简单的神经网络多层感知机识别数字

MLP多层感知机是多少人神经网络入门的初恋，这一讲从基础的多层感知机原理出发，搭建一个能够识别手写数字的MLP。众所周知，深度学习是一门工程学，我们从基础的MLP出发，一步一步手把手调参，在实践中感受调参的乐趣，优化baseline的效果。

7、手把手写深度学习(7)：用GANs生成手写数字

2014年GANs在NPIS大会上被提出，但是因为种种原因沉寂了两年，直到DCGANs横空出世，将GAN和CNN完美结合，才真正打开了GANs井喷时代，一下子成为最强风口。好几年过去了，热度有增无减。这一讲从DCGAN的原理出发，一步步深入，用DCGAN生成手写数字。

8、手把手写深度学习(8)——用LSTM生成手写英文文章

本系列前文介绍了用GANs生成手写数字，生成手写数字的任务是一件非常简单、入门的事情，因为MNIST数据集提供的，像素点非常低，最后生成的效果也非常模糊。要知道，高分辨率的生成一直是深层生成问题中永恒的研究热点。而本讲将手写英文字母当做向量的表达方式，LSTM作为一个非常优秀的RNN网络，广泛用于时空序列的处理。本讲就是用LSTM来生成手写英文文章。

9、手把手写深度学习(9)：十大GANs之conditional GANs

和DCGANs一样，conditional GANs在GAN的发展历史也具有划时代的意义。CGAN是首次允许生成具有特定条件或属性的图像。就像一个核反应堆，第一次能够做到可控，是非常了不起的。

10、手把手写深度学习(10)：用Pix2Pix GANs实现sketch-to-image跨模态任务(理论基础)

2017年GANs正如火如荼地发展，有CGANs、DCGANs等前辈珠玉在前，Pix2Pix GANs横空出世，在多种多模态任务上有着亮眼的表现，并且首次把U-net结构带到了深层次生成模型当中，非常有意义。本文用Pix2Pix GANs实现sketch-image这一跨模态任务。

11、手把手写深度学习(11)：用Pix2Pix GANs实现sketch-to-image跨模态任务(实战演练)

上一篇讲了很多Pix2Pix GANs的基础，没想到越写越多，最后写了将近4w字，所以拆分成两篇：理论基础和实战演练分别介绍。这篇讲怎样用pix2pix GANs完成sketch-to-image任务，重点放在代码演练上。

12、手把手写深度学习(12)：CycleGANs伟大的风格迁移理论基础篇

前几篇博客讲了pix2pix GANs，能做点对点的转换，并且需要成对的数据。本文介绍cycleGANs，不需要成对的数据集，能做域之间的转换，能做很多有趣的应用：风格迁移、物体变形、季节转换、图片增强、色彩转换、老照片修复、白天黑夜转换等等。这篇博客先学习一下循环生成对抗网络的理论基础。

13、手把手写深度学习(13)：使用CycleGAN将苹果转换成橘子

上一篇介绍了CycleGAN相关的理论基础，这次我们动手实践，用CycleGAN将苹果变成橘子。学会之后我们用相同的方法，能把白天变成黑夜、野马变成斑马、夏天变成秋天、油画变成照片、梵高画变成莫奈画等等。

14、手把手写深度学习(14)：如何利用官方预训练模型做微调/迁移学习？（以Resnet50提取图像特征为例）

对于transformer、resnet等网络较深、很难训练的模型，使用官方提供的预训练模型，然后在自己的数据集/应用场景下微调，同样能取得非常棒的效果，也是最省时省力的方法。本文以训练一个resnet50网络来提取图像特征为例，详细说明怎样使用官网预训练模型进行迁移学习，怎样在实际应用场景下使用微调模型。